Text Extraktion und Zusammenfassung mit EasyOCR und GPT-3 Tutorial

Fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben: YOLOv7 und GPT-3 in Ihren Händen

Am Ende dieses KI-Tutorials werden Sie lernen, wie Sie EasyOCR zur Textextraktion aus verschiedenen Quellen, einschließlich Bildern, nutzen und die robusten Fähigkeiten von OpenAI's GPT-3 für eine effektive Textzusammenfassung nutzen!

EasyOCR Entschlüsseln: Eine Software-Powerhouse

EasyOCR ist ein leistungsstarkes Werkzeug im Bereich der Texterkennung und -extraktion. Dieses private Unternehmen glänzt in der Softwareveröffentlichung, Beratung und Bereitstellung. Specialisiert auf die Entwicklung von fertigen Softwarelösungen bedient EasyOCR verschiedene Plattformen mit dem Schwerpunkt auf der Erstellung von Geschäftsanwendungen und Betriebssystemen. Sie verbessern ihr Angebot weiter, indem sie maßgeschneiderte Software anbieten, die auf die Bedürfnisse und Anforderungen der Benutzer zugeschnitten ist.

YOLOv7 enthüllt: Die Zukunft der Objekterkennung

YOLOv7 sticht als die neueste Innovation in der YOLO (You Only Look Once) Familie von Ein-Stufen-Objektdetektoren hervor. Dieses bahnbrechende Modell bietet verbesserte Genauigkeit und Geschwindigkeit im Bereich der Bilddetektion. Durch eine ausgeklügelte Verarbeitungs-Pipeline extrahiert YOLOv7 Merkmale durch ein Rückgrat, überträgt sie durch einen "Hals" und sagt schließlich durch den "Kopf" des Netzwerks die Standorte und Klassifikationen von Objekten innerhalb der gegebenen Frames voraus.

Entwickelt von WongKinYiu und Alexey Bochkovskiy, verbessert YOLOv7 das bestehende YOLO-Framework durch grundlegende Änderungen in der Netzwerkarchitektur und den Trainingsroutinen. Dieses Modell umfasst fortgeschrittene Techniken wie:

• Erweiterte effiziente Schichtaggregation
• Skalierungstechniken für Modelle
• Re-Parameterisierungsplanung
• Ein Hilfs-Kopf für grobe bis feine Vorhersagen

Das YOLOv7 GitHub-Repository ist eine wertvolle Ressource, die den notwendigen Code bereitstellt, um das Training auf benutzerdefinierten Datensätzen, die von PyTorch unterstützt werden und in Python implementiert sind, zu starten.

Erste Schritte

Um zu beginnen, müssen wir einige wichtige Abhängigkeiten installieren.

Abhängigkeiten installieren

Beginnen Sie mit der Installation der erforderlichen Bibliotheken, die für das reibungslose Funktionieren von YOLOv7 und EasyOCR notwendig sind.

Coding

Für dieses Tutorial werde ich Visual Studio Code (VSC) verwenden, aber Sie können jede Entwicklungsumgebung nutzen, einschließlich Jupyter Notebooks oder Google Colab.

Abhängigkeiten einrichten

Importieren Sie alle notwendigen Abhängigkeiten, damit Ihr Projekt effektiv funktioniert.

Textextraktion aus Bildern

Um die Textextraktion durchzuführen, verwenden wir EasyOCR. Nachfolgend finden Sie die Struktur unserer EasyOCR-Klasse:

class EasyOCR:
    def __init__(self):
        self.reader = easyocr.Reader(['en'], gpu=True)
    
    def extract_text(self, image):
        results = self.reader.readtext(image)
        return results

Die Klasse initialisiert den OCR-Leser für Englisch, nutzt die GPU, wenn verfügbar, und sorgt dafür, dass notwendige Modelle heruntergeladen werden. Anschließend extrahieren wir Text aus einem Bild und filtern die Ergebnisse, um nur die mit einem Konfidenzlevel über 45% einzuschließen.

Textzusammenfassung mit GPT-3

Nachdem wir den Text extrahiert haben, können wir nun zur Zusammenfassung über OpenAI's GPT-3 übergehen. Hier ist eine grundlegende Struktur für die GPT-3-Zusammenfassungsklasse:

class GPT3:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
    
    def summarize(self, text):
        response = openai.Completion.create(
            model='text-davinci-003',
            prompt=text,
            max_tokens=50
        )
        return response.choices[0].text.strip()

Diese Struktur richtet den API-Schlüssel und das Modell ein, das verwendet werden soll, sodass die Klasse Zusammenfassungen basierend auf einem gegebenen Textprompt erstellen kann.

Anwendung testen

Jetzt, da wir unseren Code eingerichtet haben, können wir ihn ausführen, um sowohl die Textextraktion als auch die Zusammenfassung zu testen. So sieht die Ausgabe aus:

print("Extracted Text:", extracted_text)
print("Summary:", summary)

Damit validieren wir, dass wir nahtlos eine Anwendung erstellen können, die Text zusammenfasst, der aus Bildern extrahiert wurde - wie spannend!

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